Nos Projets

Ce scénario montre comment une startup peut valider une idée de produit fondée sur la donnée ou l'IA en quelques semaines. Le MVP se limite à l'essentiel, sur une architecture légère et peu coûteuse. Il sert à convaincre de premiers clients et des investisseurs avant d'engager un développement complet.

Ce scénario montre comment une PME peut remplacer ses tableurs, emails et logiciels séparés par un back-office web sur mesure. L'outil réunit la prospection, la gestion de projet et la facturation. La direction suit l'activité en un seul endroit.

Ce scénario montre comment une startup SaaS peut réunir ses données marketing, ventes, finance et produit dans une stack BI moderne (Snowflake, dbt). Tous les KPIs viennent d'une source unique. Le reporting mensuel se génère automatiquement, sans compilation manuelle.

Ce scénario montre comment une petite marque guinéenne de cosmétiques peut se présenter de façon cohérente partout : un logo et une charte, une courte vidéo de présentation, des visuels animés pour chaque produit, et une boutique en ligne simple avec paiement par mobile money. Le même univers visuel, du sachet au site.

Ce scénario montre comment un distributeur avec trois boutiques et un dépôt peut commander ses produits à partir des ventes réelles plutôt qu'au feeling. Les ventes et le stock sont réunis dans un seul outil simple, une proposition de commande sort chaque semaine par produit et par boutique, et le gérant reçoit une alerte sur WhatsApp quand un produit qui tourne vite passe sous son seuil.

Ce scénario montre comment un commerce avec deux boutiques, un catalogue WhatsApp et un petit site en ligne peut afficher le même prix partout et le faire évoluer avec des règles simples : marge minimale par catégorie, arrondi, promotions datées, recalcul quand le prix d'achat change. Le gérant valide chaque changement depuis son téléphone.

Ce scénario montre comment une boutique de Conakry peut rassembler ses clientes dans une seule base, alimentée par la caisse et par WhatsApp, puis envoyer des messages ciblés au lieu d'une seule diffusion à tout le monde. Chaque cliente a son historique d'achats, ses crédits en cours et un groupe : régulière, occasionnelle, pas revue depuis trois mois. Un tableau de bord montre les meilleures clientes et celles qui s'éloignent.

Ce scénario montre comment un commerce avec deux magasins et un catalogue WhatsApp peut vendre en ligne avec paiement mobile money, encaisser même quand la connexion tombe, et tenir un seul stock pour tous ses canaux. Le tout est suivi par un contrat de maintenance.

Ce scénario montre comment une plateforme de paiement peut remplacer des règles statiques par une analyse en temps réel. Le machine learning et une base de données graphe repèrent les schémas de fraude organisés, tout en bloquant moins de transactions légitimes.

Ce scénario montre comment un organisme de micro-crédit digital en Afrique de l'Ouest peut évaluer la solvabilité de personnes sans historique bancaire. Un modèle de scoring s'appuie sur des données alternatives (usage mobile, transactions), avec le consentement des demandeurs. L'objectif : prêter à plus de personnes tout en maîtrisant le risque de défaut.

Ce scénario montre comment une institution de microfinance avec des agents de terrain peut suivre les échéances de chaque prêt, enregistrer les collectes sur un téléphone même sans réseau, relancer les emprunteurs par SMS ou WhatsApp, et donner au responsable une vue des retards. Le système de gestion existant reste en place : on s'y connecte, on ne le remplace pas.

Ce scénario montre comment un hôtel ou une maison d'hôtes de 20 chambres peut prendre ses réservations en direct sur son propre site, en plusieurs langues, avec paiement en ligne. Un assistant IA répond aux questions courantes des voyageurs sur WhatsApp et passe la main à l'équipe pour le reste. Des photos et de courtes vidéos faites sur place montrent les chambres telles qu'elles sont.

Ce scénario montre comment un hôtel ou une résidence peut proposer ses services depuis le téléphone du client : restaurant, blanchisserie, excursions, navette aéroport. Chaque commande est portée sur la note de la chambre et l'équipe voit toutes les demandes au même endroit.

Ce scénario montre comment un groupe hospitalier peut réunir des données patient dispersées (DPI, RIS, LIS) dans une plateforme unique et sécurisée. Les soignants trouvent l'information plus vite, et les équipes médicales peuvent mener des analyses cliniques transverses.

Ce scénario montre comment un réseau de cliniques peut repérer les erreurs de facturation avant l'envoi aux organismes payeurs. Un modèle NLP lit les comptes-rendus et suggère les codes d'actes. Un modèle de machine learning signale les combinaisons anormales, susceptibles d'être rejetées.

Ce scénario montre comment une clinique où les rendez-vous se prennent par téléphone peut offrir la réservation en ligne, envoyer un rappel automatique et une confirmation en un message par SMS ou WhatsApp, et donner à l'accueil un agenda partagé. Le logiciel patient déjà en place reste la référence : la nouvelle application s'y connecte.

Ce scénario montre comment un organisme de formation peut proposer des parcours adaptés au niveau de chaque apprenant. Une plateforme LMS évalue les compétences à l'entrée, suit les progrès et ajuste le contenu. L'objectif : que davantage d'apprenants aillent au bout de leur formation.

Ce scénario montre comment une école privée de 600 élèves peut gérer les inscriptions en ligne, suivre les frais de scolarité payés par mobile money, laisser les enseignants saisir notes et absences depuis leur téléphone, prévenir les parents par SMS ou WhatsApp et donner au directeur un tableau de bord.

Ce scénario montre comment un transporteur de 12 camions peut remplacer les appels et le cahier par une application chauffeur, une carte pour le bureau et un lien de suivi envoyé au client par SMS ou WhatsApp. L'application enregistre chaque étape même sans réseau et envoie tout dès que la connexion revient.

Ce scénario montre comment un transporteur qui prépare ses tournées à la main chaque matin peut les faire calculer par un outil. On entre les adresses, les créneaux de livraison et la capacité de chaque camion ; l'outil propose les tournées. Si un camion tombe en panne, on relance le calcul avec les camions restants.

Ce scénario montre comment une unité de transformation qui note sa production sur papier peut la saisir sur tablette au poste, suivre son stock de matières premières avec des alertes de seuil, et lire ses chiffres le soir même au lieu d'attendre le rapport du mois.

Ce scénario montre comment une usine qui dépend d'un logiciel Access et VB écrit il y a quinze ans peut le remplacer morceau par morceau : un audit pour savoir ce qu'il fait vraiment, une migration des données, puis un module à la fois, l'ancien et le nouveau tournant ensemble jusqu'à la fin. Un contrat de maintenance prend ensuite le relais.